본 논문에서는 바이오인식 시스템에 있어서, 바이오인식 정보와 개인식별 정보가 결합되어 운영되는 상황에서 바이오인식정보 제공자의 개인정보를 보호 할 수 있는 방안에 대해서 다룬다. 암호를 이용한 개인인증과 같은 단순한 개인인증 방법의 단점으로 지적되어온 타인에 의한 도용 등의 단점을 극복하고자, 개인마다 타고난 신체적 행동적 특성을 이용하는 바이오인식시스템은 바이오인식 정보자체가 또 다른 개인정보의 하나이며, 더욱이 이들 정보가 개인을 식별할 수 있는 다른 정보들과 결합하여 사용될 경우, 특정개인을 식별할 수 있는 유일식별자로 사용될 수 있는 관계로 이들의 생성, 저장, 전송에 있어서 안정적인 보호 수단이 요구 되고 있다. 이에 본 연구에서는 이와 관련된 X9.84 표준을 확장하여 바이오인식 정보와 결합되어 사용되는 개인식별 정보를 포함하여 이들의 저장과 이송에 있어서, 기밀성과 무결성을 보장할 수 있도록 ASN.1으로 표현되는 표준 포맷을 정의하고 이를 구현함으로서 그 유용성을 보였다.
In response to increased security concerns, biometrics is becoming more focused on overcoming or complementing conventional knowledge and possession-based authentication. However, biometric authentication requires special care since the loss of biometric data is irrecoverable. In this paper, we present a biometric authentication framework, where several novel techniques are applied to provide security and privacy. First, a biometric template is saved in a transformed form. This makes it possible for a template to be canceled upon its loss while the original biometric information is not revealed. Second, when a user is registered with a server, a biometric template is stored in a special form, named a 'soft vault'. This technique prevents impersonation attacks even if data in a server is disclosed to an attacker. Finally, a one-time template technique is applied in order to prevent replay attacks against templates transmitted over networks. In addition, the whole scheme keeps decision equivalence with conventional face authentication, and thus it does not decrease biometric recognition performance. As a result, the proposed techniques construct a secure face authentication framework in open networks.
최근 지문, 얼굴 및 홍채 등과 같은 생체정보를 이용하는 정보 전송 및 처리에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 지금까지 연구 및 개발된 결과를 볼 때, 많은 생체 정보 시스템이 생체 정보의 가공과 전송에 있어서 개별적인 포맷과 인터페이스를 사용하고 있는 경향이 많다. 이로 인하여 생체 정보의 상호 공유, 호환성 및 상호운용성 등과 같은 문제점이 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 서버-클라이언트 환경에서 생체정보의 처리 및 전송을 위하여 XML 기술(XCBF, SOAP 등)을 활용하는 연구를 하였으며, 그 결과에 따른 XML 형식의 생체정보 전송 및 처리 방식을 제안한다.
요즘 각 스마트폰 제조사에서 플래그쉽(flagship) 스마트폰 모델에 지문, 음성, 홍채인식 기능을 기본적으로 탑재하면서 생체인증을 활용한 인증수단이 활성화 되고 있다. 이러한 생체인증(지문, 음성, 홍채 등)은 패턴이나, 비밀번호와 같이 스마트폰의 잠금 해제 기능뿐만 아니라 금융권을 중심으로 다양한 인증수단으로 확산되고 있다. 본 논문에서는 생체인증을 통해서 전자금융(인터넷뱅킹, 스마트뱅킹 등)거래 시 사용자를 인증하고, 거래 내역에 대한 전자서명을 통한 부인방지 기술에 대해 설명하고, 이러한 생체인증 기술이 금융서비스에 접목되기 위해 필요한 관련 기술적, 법률적인 요구사항을 연구하고자 한다.
본 연구에서는 생체인식(Biometric)을 이용하여 Access Control System을 구현하였다. Biometrics는 생체인식 또는 생체 측정학으로 사람의 생체적, 행동적 특성을 이용하여 개인을 식별하는 학문 또는 기술이다. Access Control System은 개인을 식별 출입과 근태, 개인 관리, 보안 등에 사용하는 System으로 Biometric System과 접목으로 편리성과 보안성에서 탁월한 효과을 발휘할 수 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 기존의 RF Card System에 Wiegand(Data format) Signal 출력으로 기존 RF Card Reader대신 Access Control (Security) System을 구성할 수 있도록 설계되었고 컴퓨터와 RS-232, RS-422 또는 TCP/IP 로 구성되어 Software상에서 임베이디드 System을 Control 할 수 있게 되어 있다.
본 논문의 목적은 다중 생체 인식을 위하여 사용되는 다양한 정규화함수와 결합 및 패턴 분류 알고리즘들의 성능을 비교 평가하는 것이다. 이를 위하여 NIST에서 제공하는 유사도 집합인 BSSR(Biometric from Set-Releasel) 데이터베이스와 다양한 정규화함수, 결합 및 패턴 분류 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하였으며, HTER(Half Total Error Rate)을 이용한 평가 결과를 제시하고 있다. 본 연구는 단일 데이터베이스와 평가 항목을 이용한 평가 결과를 제시함으로써 다중 생체 인식시스템의 성능 개선 연구를 위한 토대가 될 수 있다.
생체인식은 개인의 유일하면서 변화하지 않는 생체의 특징을 이용하여 개인의 본인 여부를 판별하는 방법으로써 널리 사용되어 왔다. 생체정보의 고유 불변한 특징을 저장하는 것은 개인정보의 노출에 따른 보안상의 문제점을 갖고 있으며 이를 해결하기 위해 제안된 방법이 가변생체인식 (cancelable biometrics)이다. 가변생체인식은 생체정보의 도난이나 도용으로부터 강인하며 재생성 가능한 생체템플릿을 제공하는 생체 인식방법이다. 본 논문에서는 변환 생체인식의 한 가지 방법으로써 얼굴 생체정보의 새로운 이진화 방법을 제안한다. 얼굴 생체정보의 이진화를 위한 특징추출은 얼굴정보의 부분적 변화에 강인한 영역기반 주성분 분석(Subpattern-based PCA)을 이용하였으며 이로부터 얻어진 특징을 보조정보에 기반한 방법으로 이진화 하였다. 획득된 이진비트열은 영역기반 주성분 분석의 사용으로 여러 얼굴 영역의 고려와 함께, 선택된 주성분 개수만큼의 계수들에 대한 이진화 값들을 포함하고 있다. 이러한 서로 다른 얼굴영역의 여러 주성분들에서 추출된 이진비트열중 구분력이 좋은 비트 값들을 선택하였으며, 선택된 비트 값들은 이진화를 위한 보조 정보가 노출된 경우에서도 원 얼굴특징벡터보다 향상된 인식성능을 보여준다.
생체정보는 저장, 암기, 손실 우려가 없고 도용이 불가능하다는 점에서 패스워드, PKI 등 기존 인증 방법의 대체수단으로 주목받고 있지만, 개인정보 유출로 인한 프라이버시 침해가 발생한다. 이러한 취약점을 극복하고자 FIDO에서는 생체정보를 사용자 디바이스에 보존하여 인증하는 방식을 사용하여 서버에서의 개인정보 유출 문제를 해결하였다. 본 논문에서는 국내 외에서 활발히 연구되고 있는 FIDO 환경에서 사용할 수 있는 다중 생체정보 인증 방법을 제안한다. 다중생체정보를 이용하기 위해 지문과 뇌전도 신호를 뇌지문 정보를 생성하여 이를 FIDO 시스템에서 사용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 현재 기존 2-Factor 인증 체계의 한계로 인한 문제점을 다중 생체정보를 이용한 인증으로 해결할 수 있다.
A novel authentication mechanism is biometric authentication where users are identified by their measurable human characteristics, such as fingerprint, voiceprint, and iris scan. The technology of biometrics is becoming a popular method for engineers to design a more secure user authentication scheme. In terms of physiological and behavioral human characteristics, biometrics is used as a form of identity access management and access control, and it services to identity individuals in groups that are under surveillance. In this article, we review the biometric-based authentication protocol by Althobati et al. and provide a security analysis on the scheme. Our analysis shows that Althobati et al.'s scheme does not guarantee server-to-user authentication. The contribution of the current work is to demonstrate this by mounting threat of data integrity and bypassing the gateway node on Althobati et al.'s scheme. In addition, we analysis the security vulnerabilities of Althobati et al.'s protocol.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5674-5691
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2016
Fast IDentity Online(FIDO) supports biometric authentications in an online environment without transmitting biometric templates over the network. For a given FIDO client, the "Fuzzy Vault" securely stores biometric templates, houses additional biometric templates, and unlocks private keys via biometrics. The Fuzzy Vault has been extensively researched and some vulnerabilities have been discovered, such as brute force, correlation, and key inversions attacks. In this paper, we propose a simple fingerprint Fuzzy Vault for FIDO clients. By using the FIDO feature, a simple minutiae alignment, and point-to-point matching, our Fuzzy Vault provides a secure algorithm to combat a variety of attacks, such as brute force, correlation, and key inversions. Using a case study, we verified our Fuzzy Vault by using a publicly available fingerprint database. The results of our experiments show that the Genuine Acceptance Rate and the False Acceptance Rate range from 48.89% to 80% and from 0.02% to 0%, respectively. In addition, our Fuzzy Vault, compared to existing similar technologies, needed fewer attempts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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